Máy hiểu ngôn ngữ
Dạy cho máy khi đưa khoảng 10. Phối hợp với ham thời trẻ. Tôi cũng muốn có cơ hội giúp cho các bạn trẻ. Ở Stanford. Tóc bạc nhiều hơn. Vừa như được tiếp thêm sức mạnh.
Để tạo ra những thuật toán mới và thông mình hơn. Xe cộ… với độ chuẩn xác cao. Chính thành thử luôn nghĩ mình phải phấn đấu. Muốn làm cái gì to tát đôi khi phải nghĩ khác một tí. Biết luận bàn. Nghiên cứu khoa học trong nhiều môi trường khác nhau nơi xứ người.
Nhưng nghĩ làm cái gì mình thích và tốt cho ngành. Không lãng mạn sao được khi sống ở một xứ nhiều mưa và cảnh vật nên thơ như thế. Làm cho người ta thu nạp nhanh liên hệ đến vấn đề cảm thông.
Quan sát. Vật nuôi. Những nghiên cứu của chúng tôi từ từ được chấp nhận. Điều gì đã giúp anh có nội lực để đi đến cùng với mơ ước? Tôi thường tự hỏi cái gì đem đến cho tôi nhiều hạnh phúc nhất và làm theo điều đó. Thầy cho tôi tri thức. Lê Viết Quốc đã trở nên một trong những nhà khoa học hàng đầu về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đang đưa những nghiên cứu của mình vào vận dụng tại Google.
Thấy đằng sau mỗi con người bình dị là sự vĩ đại. Tôi nhận thấy để tạo ra con robot là một quá trình công phu. Tôi nhớ mãi năm lớp 7. Anh coi trọng điều gì nhất để truyền cảm hứng cho sinh viên? Theo tôi có hai cách dạy: thứ nhất là nhìn con người giống như một thùng nước và tìm mọi cách đổ đầy; thứ hai là nhìn người ta như ngọn đuốc.
Tạo niềm hứng và để người ta tự tìm ra những ngõ ngách mà người ta chưa biết. Và dùng 16. Người ta nghi lắm. Tôi không giỏi lắm đâu. Ba mẹ chỉ ước mơ nuôi con lớn khôn thành người. Tôi vẫn có niềm tin. Nghe nhạc. Phát triển để hoàn mĩ ý tưởng của mình. Khám phá ham của bản thân. Là nghiên cứu về mạng neuron rất mạo hiểm và dễ bị khước từ vì không thời thượng.
Và phải có khả năng độc lập để không đi theo đám đông. Tôi đánh giá cao cách họ dạy mình để thể hiện một vấn đề. Tôi thường đọc sách. Tôi nghĩ một trong những giới hạn của thuật toán hiện tại là chưa đủ tài nguyên. Thường ngày hạnh phúc với tôi là đem lại giá trị cho Xã hội. Anh có mong muốn đóng góp sức mình cho việc giảng dạy và nghiên cứu tại Việt Nam? Có hiểu biết đôi chút về ngành.
Người ta trân trọng những ý tưởng "điên rồ" và xem những ý tưởng "rồ dại" mới có thể thay đổi thế giới. Không có tivi. Tạp chí New York Times vừa qua đã đăng trên trang nhất nghiên cứu của nhóm các nhà khoa học thuộc Google.
Có bao giờ anh cảm thấy đơn chiếc? Làm thế nào để anh vượt qua những cơn vô vọng? Mỗi lần về thăm. Người giỏi thầy đã gặp nhiều. Nghiên cứu có cái hay riêng. Xã hội luôn thay đổi. Dù có thể là mạo hiểm. Nên tôi vẫn quyết tâm theo đuổi.
Để thư giãn. Nhưng may mắn là ở Mỹ. Cách học nhanh nhất là học qua thí dụ. Nghiên cứu khoa học là công việc đơn chiếc lắm vì phải độc lập. Những suy nghĩ của tôi có được môi trường phát triển khi có dịp hợp tác ở Google. Giúp mình hoàn thiện kỹ năng sống của bản thân.
Nhìn lên mặt trăng rất bóng gió tưởng như chơi bao giờ tới được. Tôi thấy rõ hơn giá trị mà họ đeo đuổi. Dịch thuật… Kết quả quá ấn tượng đến nỗi mỗi công ty ở thung lũng Silicon đều muốn tạo ra một nhóm để phát triển những nghiên cứu này. Nhà bác tôi có rất nhiều sách thú nhận.
Và tiếp xúc với nguồn tài nguyên khổng lồ. Nó giúp tôi đổi thay rất nhiều khi đọc được những suy nghĩ của người khác và những đổi thay của thế giới qua các thời kỳ khác nhau. Ngay cả những khi nộp bài báo bị từ chối. Hiểu biết nhiều hơn về ngành của mình. Những buổi thuyết trình. Biết trò chuyện.
Khi tôi mang nghiên cứu của mình từ Stanford đến Google. Đặt ra những thách thức lớn đòi hỏi mình phải sáng tạo. Ưng mạo hiểm. Từ đó. Tôi nhớ mãi một Noel trời tuyết. 000 bộ vi xử lý máy tính với nhau bằng 1 tỉ kết nối. Thấy ba mẹ một già đi. Theo SGTT. Họ đều muốn giúp mình. Sự sáng dạ của thuật toán có liên tưởng nhiều đến số dữ liệu chúng ta cung cấp và tài nguyên máy tính.
Có những thứ mình học thời đại học nay không còn nhớ nữa. Tôi nhận thấy khoa học có một sức mạnh. Alex là một trong những chuyên gia hàng đầu ở Úc và thế giới về mảng trí tuệ nhân tạo.
Nói chung là rất nhỏ so với hình ảnh mà một em bé nhận được khi học. MSNBC… và trở thành một trong những công nghệ mang tính đột phá trong năm 2013. Anh đánh giá cao nhất điều gì? Ở Việt Nam. LTS: Từ chỗ chỉ là một cậu học sinh thường nhật. Ở nước ngoài. Thời còn nhỏ ở quê không có điện. Hình như đã giúp anh thoát khỏi những giới hạn. Và ái tình toán học. Nên chi dù có kết quả ấn tượng.
Ngẫu nhiên tìm thấy trong tủ sách của bố một cuốn sách thật khác lạ. Người giỏi không thiếu. Với nhiều người trong ngành. Thấy đơn chiếc kinh khủng. Là những nhà khoa học. Thời khắc đó nhận định chung của nhiều người trong ngành. Tiếng nói… Nghiên cứu này đã và đang làm thay đổi diện mạo của trí tuệ nhân tạo. Tôi muốn thắp sáng cho họ để họ tự tìm đường đi.
Sáu năm sau đã trở thành ngành mũi nhọn nhất. Nhưng quan trọng nhất với thầy là lòng ham. Tôi được tiếp thu ý tưởng làm những nghiên cứu táo tợn. Công nghệ thông tin cũng bắt đầu phát triển từ đó. Tiếp theo là phải cảm thông. Đá bóng và chụp ảnh.
Các cuộc cách mệnh khoa học kỹ thuật thế giới. Từ đó tôi đã đặt câu hỏi về lĩnh vực sau này được gọi là trí não nhân tạo. Đã tạo ra những kết quả đột phá trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh. Khiêm tốn. Được xúc tiếp với môi trường nghiên cứu quá đương đại.
Ngày xưa từng có những người rất sợ máy cày. Vẫn còn nhiều giới hạn về độ chuẩn xác. Làm được nhiều điều tốt cho mọi người. Ngày xưa khi tôi còn nhỏ. Suốt ngày đối mặt với con số có làm cho tâm hồn anh khô cằn đi? (Cười hạnh phúc) Người Huế sinh ra đã lãng mạn.
Theo tôi thì phải dùng tài nguyên gấp trăm. Sinh năm 1982 trong ngôi làng nhỏ ở Hương Thủy – Huế. Bài phỏng vấn anh trên báo Sài Gòn Tiếp Thị cho thấy những ý kiến mới mẻ và những ý tưởng khác lạ đã mang tới thành công cho Lê Viết Quốc. Mỗi lần về thăm gia đình. Điểm dị biệt nào từ thời đi học giúp anh có những tố chất cần thiết của một nhà khoa học? Ngày nhỏ tôi học rất bình thường. Sai đúng chỉ là tương đối.
Và mình trân trọng những giá trị mà những người xung quanh mang lại cho mình. Dù không quá giỏi nhưng nếu say mê cũng nỗ lực thành người giỏi. Thuật toán này có thể nhận diện những vật thể phổ quát trên YouTube như người.
Mưa bão phải chong đèn học… Cứ nghĩ đến nước mắt ba mẹ mỗi lần đưa là tôi lại vừa buồn.
Điều tôi vui nhất là đã trở nên một trong những người góp công cho mảng này. Xem phim. Hãy đi và phát triển con đường cho chính mình. Cũng như bức tường sinh ra để thử thách mọi người. Tôi tìm đọc sách về không gian. Những nghiên cứu tiếp theo trên thế giới tập trung việc làm sao phát triển những nghiên cứu của chúng tôi ở Stanford.
Ý tưởng khá điên rồ này đã dẫn đến kết quả bất thần. Đọc nhiều của người khác. Hồi sống ở một thị trấn nhỏ phía nam nước Đức.
Giọng nói. Quan trọng là cái mình học phát triển được khi gặp vấn đề. Nghiên cứu này đã được bàn luận rất nhiều trên các kênh BBC.
Sinh viên cũng giúp tôi khả năng dùng tiếng nói để chuyện trò với người khác. Anh hiện đang làm việc cùng với những chuyên gia hàng đầu cùng lĩnh vực ở Google và mới trở thành giáo sư đại học Carnegie Mellon University (CMU). Khi tôi đưa ra ý tưởng. Phần kia là phải thắp lửa. Hãy làm thế nào để 30 năm.
Gấp ngàn lần để có thể có bước tiến nhảy vọt về chất lượng. Làm sao cho họ tỏa sáng. Sau thời kì nghiên cứu. Bằng ý chí. Viết về người trước nhất đặt chân lên mặt trăng. Tôi cũng được học phải biết quý trọng quan điểm của người khác. 000 dữ liệu. Tôi quyết định tụ hội nghiên cứu về mạng neuron để mô phỏng bộ não con người.
Không phát triển được. Thầy luôn coi tôi như bạn. Hay các bộ máy chuyển ngữ. May mắn được học bổng. Thèm đứt ruột đứt gan một tô phở. Những việc tôi làm ở Stanford chỉ ở quy mô nhỏ. Chàng trai trẻ đã có những bước đi khá ngoạn mục trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ở đại học Stanford.
Nguyên trên thế giới này làm gì có đường. Anh nghĩ gì khi nhiều người lo âu robot sáng dạ quá sẽ thay thế con người? Không nên sợ. Làm việc trong môi trường rất nhiều người giỏi giúp tôi học được rất nhiều.
Một chuyện vui khác là cuốn truyện tranh Đôremon. Nhóm nghiên cứu của tôi đã tạo ra một trong những mạng thần kinh lớn nhất bằng cách nối 16. Kỹ sư hàng đầu. Và có công trình nghiên cứu được ban bố trong tùng san khoa học chuyên ngành quốc tế? Cơ duyên lớn nhất với tôi chính là được học và làm việc với thầy Alex Smola thời còn là sinh viên ở Úc.
Tôi mê nhất là những cuốn sách về lịch sử của Việt Nam và thế giới. Người ta rất chú tâm đến lòng ham mê của mình vào một lĩnh vực nào đó. 50 năm nữa vẫn còn đóng góp được một phần nhờ tri thức. 000 máy tính để nhận diện vật thể. Để nghĩ lớn hơn? Tôi rất ấn tượng với môi trường làm việc và kỹ sư ở Google. Cơ duyên khiến một cậu "học sinh thường ngày" như anh có được học bổng du học ở Úc.
Được Google mời hợp tác cùng nhóm với GS Andrew Ng. Ban sơ nộp bài. Đôi khi cũng chùn chân. Sau ba năm gian khổ. Vì theo họ. Sáng tạo… những việc hoàn toàn nhân văn. Nhưng quan yếu nhất là đòi hỏi trí sáng ý. Nghiên cứu này dẫn đến sự phát triển quan trọng trong nhiều lĩnh vực như chế tạo những chiếc máy có khả năng nhận thức. Vô tình sau này lại được nghiên cứu về trí não nhân tạo.
Và cũng không hình dong con mình có thể đi như thế trên con đường khoa học. 000 máy tính để chạy chương trình mô phỏng một phần nhỏ trong não người. Còn nếu thiếu ham mê sẽ thấy mỏi mệt lắm. Một ngôi trường tiếng tăm khác của Mỹ. Tôi được học phải tự khám phá ra chính mình. Có người từng đập máy dệt khi máy dệt thay thế khung cửi. Một robot đến từ tương lai trợ giúp con người trong cuộc sống ngày nay.
Nhìn lại quá trình vừa qua cũng nhiều gian truân. VnReview xin đăng nguyên văn. Nghị lực và lòng mê say không giới hạn đối với nghiên cứu khoa học. Và những người không có đam mê thì sẽ không rứa để vượt qua.
Nó ngọt lắm! Và điều đó đã giúp anh hiểu hơn về giá trị của người khác? Nhờ công việc gặp gỡ nhiều người. Ý tưởng đó khá rồ dại và đi trái lại trào lưu chung. Máy móc sẽ thay thế từ từ để con người làm việc khác quan yếu hơn như dạy học. Tôi cũng được học về cách làm việc chăm chỉ và vì giá trị mình hướng tới.
Cho tôi niềm tin rằng tôi có thể làm được điều tốt. Ấn tượng mạnh nhất với thầy là một người trẻ có niềm say mê. Giúp tôi hiện thực hóa mong ước. Và không bỏ cuộc giữa chừng.
Biết chuyển giao cho người khác hiểu về ngành mình. Trong đó có TS Lê Viết Quốc về trí óc nhân tạo trên 16. Làm nghiên cứu ở Đức. Một bài viết rất đáng đọc. Chính thầy đã giới thiệu tôi qua Đức. Những kết quả đó đã gây ấn tượng mạnh với Google. Nhờ những gian khó đó mà tôi biết mình muốn gì và say mê gì.
Thế cục nghiên cứu mà không được ở bên cạnh người nhà cũng xót xa lắm. Quá trình làm việc ở Stanford và Google cho tôi tầm nhìn xa và lớn hơn. Sau khi tìm hiểu thêm. Và trân trọng những người xung quanh. Chỉ có một say mê lớn nhất là đọc sách. Nhưng họ rất bình dị. Nói chuyện với đồng nghiệp.
Nghiên cứu gần đây của tôi về chuyển ngữ bằng không gian vector cũng mang nhiều điểm dị biệt với trào lưu chung của ngành. Lý do thứ hai không nên sợ là khoảng cách từ robot đến con người còn xa xôi lắm. Nơi chỉ có độc nhất mình là người Việt. Phải đặt mình vào vị trí của họ để truyền đạt kiến thức cần thiết. Từ chỗ bị người ta chối từ (năm 2007). Chữa bệnh. 000". Tiếc là chưa liên can được với ai để có cơ hội gặp gỡ và nói chuyện với các bạn.
Vì trình độ giáo dục của người ta rất cao. Là một giáo sư còn rất trẻ. NPR. Lỗ Tấn từng nói. Sống trong môi dài thuật phương Tây. Nhưng tôi chưa bao giờ vô vọng. Người ta đi mãi thành đường thôi. Đây cũng là một chiếc cầu nối may mắn.
Tôi bỗng phát sinh ước mong. TS. Những gì mình làm đổ mồ hôi nước mắt mà đạt được. Thí dụ càng nối liền trải nghiệm con người càng muốn nghe. Cái mà mình dạy hôm nay mười năm nữa sẽ lạc hậu. Vật lý học. Đổ nước đầy thùng không cấp thiết. Nhưng anh đã bị từ chối khi nộp những bài báo trước hết cho Stanford? Làm thế nào anh chinh phục một lĩnh vực còn quá mới để hoàn thành luận án tiến sĩ ở Stanford và trở thành một trong những giáo sư thuộc đời 8X trước nhất của Việt Nam ở Mỹ? đích thực đó là niềm vui quá bất ngờ.
Có thể làm được những điều vĩ đại. Giúp mình tìm ra cách giải quyết. Thiếu thì tìm tòi học hỏi. Phải biết học trò mình biết và chưa biết cái gì. Học ở họ. Một trong những kết quả nghiên cứu quan yếu nhất được giới thiệu trên trang nhất của New York Times là "bao lăm máy tính để nhận biết một con mèo? 16. Dù mất nhiều thời kì. Khi phỏng vấn tôi.
